একটি থার্মিস্টর (বা বেশিরভাগ যে সেন্সর সম্পর্কে কোনও সেন্সর) ক্যালিব্রেট করা একটি দুটি পদক্ষেপ প্রক্রিয়া:
- ক্রমাঙ্কণের ডেটা পরিমাপ করুন
- একটি ক্রমাঙ্কন আইন তৈরি করুন যা সেই ডেটা ফিট করে
প্রথম পদক্ষেপটি সবচেয়ে কঠিন, এবং দুর্ভাগ্যক্রমে আমার সাথে সবচেয়ে কম অভিজ্ঞতা রয়েছে। আমি তখন কেবল এটি খুব সাধারণ শব্দে বর্ণনা করব। দ্বিতীয় ধাপটি বেশিরভাগ গণিতের।
ক্রমাঙ্কণের ডেটা পরিমাপ করা
আপনাকে (টি, আর) জোড়া দিয়ে একটি টেবিল পূরণ করতে হবে, অর্থাত তাপমাত্রায় পরিমাপ করা প্রতিরোধের মান সহ। আপনার ক্রমাঙ্কণের ডেটাতে তাপমাত্রার পুরো পরিসীমা আবরণ করা উচিত যা আপনার আসল ব্যবহারে প্রয়োজন। এই পরিসীমা থেকে বেরিয়ে যাওয়ার জন্য ডেটা পয়েন্টগুলি খুব কার্যকর নয়। অন্যথায়, আপনার কাছে যত বেশি ডাটা পয়েন্ট রয়েছে, তত ভাল।
থার্মিস্টরের প্রতিরোধের পরিমাপ করার জন্য, আমি আপনাকে ওহমিটার ব্যবহারের বিরুদ্ধে পরামর্শ দিচ্ছি
। পরিবর্তে একই সেটআপটি ব্যবহার করুন আপনি প্রকৃতপরিবর্তন-পরবর্তী পরিমাপের জন্য ব্যবহার করবেন। এইভাবে, প্রতিরোধের পরিমাপের কোনও পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলি (যেমন এডিসি অফসেট এবং লাভ ত্রুটিগুলি) ক্যালিব্রেট করা হবে।
তাপমাত্রা জানার জন্য আপনার কাছে দুটি বিকল্প রয়েছে: হয় স্থির তাপমাত্রা পয়েন্টগুলি ব্যবহার করুন (যেমন, ফুটন্ত জল বা গলে বরফ) বা ইতিমধ্যে ক্যালিব্রেটেড থার্মোমিটার ব্যবহার করুন। স্থির পয়েন্টগুলি হ'ল তাপমাত্রা ক্রমাঙ্কণের স্বর্ণের মান, তবে এগুলি সঠিকভাবে পাওয়া শক্ত এবং আপনি সম্ভবত সেগুলির মধ্যে বেশিরভাগ তাপমাত্রার সীমাবদ্ধতার মধ্যে খুঁজে পাবেন না।
জ্ঞাত-ভাল থার্মোমিটার ব্যবহার করা সম্ভবত সহজতর হবে, তবে এখনও কয়েকটি গুপ্তচর রয়েছে:
- আপনার নিশ্চিত হওয়া উচিত যে থার্মিস্টর এবং রেফারেন্স থার্মোমিটার একই তাপমাত্রায় রয়েছে
- উভয়ের তাপ ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য আপনার সেই তাপমাত্রা দীর্ঘস্থায়ী হওয়া উচিত।
উভয়কে একত্রে রাখা, উচ্চ তাপ জড়তা (একটি ফ্রিজ বা ওভেন) সহ একটি ঘেরের মধ্যে রাখা এখানে সহায়তা করতে পারে।
স্পষ্টতই, রেফারেন্স থার্মোমিটারের নির্ভুলতা এখানে একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এটি আপনার চূড়ান্ত পরিমাপের সঠিকতার জন্য প্রয়োজনীয়তাগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে আরও নির্ভুল হওয়া উচিত।
একটি ক্রমাঙ্কন আইন ফিটিং
এখন আপনাকে এমন একটি গাণিতিক ফাংশন সন্ধান করতে হবে যা আপনার ডেটা মাপসই করে। একে বলা হয় "এম্পিরিকাল ফিট"। নীতিগতভাবে, যে কোনও আইন যতক্ষণ না তথ্য পয়েন্টগুলির নিকটবর্তী থাকে ততক্ষণ তা করতে পারে। পলিনোমিয়ালগুলি এখানে একটি প্রিয়, যেহেতু ফিট সর্বদা রূপান্তরিত হয় (কারণ ফাংশনটি তার সহগের তুলনায় লিনিয়ার) এবং এগুলি মূল্যায়ন করা খুব কম এমনকি মাইক্রোকন্ট্রোলারেও। একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে, একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন আপনি চেষ্টা করতে পারেন সবচেয়ে সহজ আইন হতে পারে।
তবে, আপনি যদি তাপমাত্রার খুব সংকীর্ণ পরিসরে আগ্রহী না হন তবে এনটিসি থার্মিস্টরের প্রতিক্রিয়া অত্যন্ত অ-রৈখিক এবং স্বল্প-ডিগ্রি পলিনোমিয়াল ফিটগুলির পক্ষে খুব উপযুক্ত নয়। তবে, ভেরিয়েবলের একটি কৌশলগত পরিবর্তন আপনার আইনটিকে প্রায় রৈখিক এবং ফিট করতে খুব সহজ করে তুলতে পারে। এর জন্য আমরা কয়েকটি প্রাথমিক পদার্থবিজ্ঞানের মাধ্যমে একটি পরিবর্তন আনব ...
একটি এনটিসি থার্মিস্টরে বৈদ্যুতিক বাহন একটি তাপ-সক্রিয় প্রক্রিয়া। চালনাটি তখন একটি আরহেনিয়াস সমীকরণ দ্বারা মডেল করা
যায় :
জি = জি ∞ EXP (-e একটি / (ট বি টি))
যেখানে G ∞ "প্রাক-সূচকীয় ফ্যাক্টর" বলা হয় ই একটি হল অ্যাক্টিভেশন শক্তি , কে বি হয়
বোল্টসম্যান ধ্রুবক ও টি পরম তাপমাত্রা।
এটি লিনিয়ার আইন হিসাবে পুনর্বিন্যাস করা যেতে পারে:
1 / টি = এ + বি লগ (আর)
যেখানে বি = কে বি / ই এ ; এ = বি লগ (জি ∞ ); এবং লগ () হ'ল প্রাকৃতিক লগারিদম।
যদি আপনি আপনার ক্রমাঙ্কন ডেটা গ্রহণ করেন এবং লগ (আর) এর কার্যকারিতা হিসাবে 1 / টি প্লট করেন (যা মূলত অক্ষগুলি অদলবদল করে একটি অ্যারেনিয়াস প্লট ) তবে আপনি লক্ষ্য করবেন যে এটি প্রায়, তবে বেশ নয়, একটি সরল রেখা। রৈখিকতা থেকে প্রস্থান মূলত প্রাক-ঘাতক উপাদানটি তাপমাত্রা নির্ভর কিছুটা থেকে আসে। বক্ররেখা তবুও যথেষ্ট স্বাচ্ছন্দ্যে খুব সহজেই স্বল্প-ডিগ্রি বহুবর্ষ দ্বারা লাগানো যায়:
1 / টি = সি 0 + সি 1 লগ (আর) + সি 2
লগ (আর) 2 + সি 3 লগ (আর) 3 + ...
আপনার আগ্রহী তাপমাত্রার ব্যাপ্তি যদি খুব কম হয় তবে একটি লিনিয়ার অনুমান আপনার পক্ষে যথেষ্ট ভাল হতে পারে। তারপরে আপনি তথাকথিত "β মডেল" ব্যবহার করবেন, যেখানে β সহগ 1 / বি হয়। আপনি যদি একটি তৃতীয় ডিগ্রি বহুবচন ব্যবহার করেন, আপনি খেয়াল করতে পারেন যে সি 2
সহগ উপেক্ষিত হতে পারে। যদি আপনি এটি অবহেলা করেন তবে আপনার কাছে বিখ্যাত স্টেইনহার্ট-হার্ট সমীকরণ রয়েছে ।
সাধারণভাবে, বহুপথের উচ্চতর ডিগ্রি, এটি ডেটা মাপসই করা ভাল। তবে ডিগ্রি যদি খুব বেশি হয় তবে আপনি ওভারফিটিং শেষ করবেন
। যে কোনও ক্ষেত্রে, ফিটের মধ্যে ফ্রি পরামিতিগুলির সংখ্যা কখনই ডেটা পয়েন্টের সংখ্যার বেশি হওয়া উচিত নয়। যদি এই সংখ্যাগুলি সমান হয় তবে আইনটি সঠিকভাবে ডেটা মাপসই করবে তবে আপনার ফিটের সার্থকতা মূল্যায়নের কোনও উপায় নেই। নোট করুন যে এই থার্মিস্টর ক্যালকুলেটর
(একটি মন্তব্যে লিঙ্কযুক্ত) তিনটি সহগ সরবরাহ করতে কেবল তিনটি ডেটা পয়েন্ট ব্যবহার করে। প্রাথমিক আনুমানিক ক্রমাঙ্কনের জন্য এটি godশ্বর, তবে আমার সঠিকতার প্রয়োজন হলে আমি এটির উপর নির্ভর করব না।
আসলে এখানে কীভাবে ফিট করা যায় তা নিয়ে আমি এখানে আলোচনা করব না। যথেচ্ছ ডেটা তৈরির জন্য সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি প্রচুর পরিমাণে ফিট করে।